tensorflow训练过程中如何每100次保存一个权重文件

在 tensorflow 中，可以通过 `tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint` 回调函数来实现每100次保存一个权重文件。具体实现代码如下：

checkpoint_path = "path/to/checkpoint/model_{epoch:02d}.h5"
checkpoint_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
    filepath=checkpoint_path,
    save_weights_only=True,
    period=100, # 每100次保存一次权重
    verbose=1
)

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[checkpoint_callback])

其中，`filepath` 参数指定了保存权重文件的路径和名称，`period` 参数指定了每隔多少次保存一次权重文件。在训练过程中，每当训练完成一个 epoch 并且满足 `period` 次数的要求时，就会自动保存一个权重文件。